[发明专利]一种畜力车目标违章行驶行为检测方法、装置及相机

说明书

本发明实施例提供了一种畜力车目标违章行驶行为检测方法、装置及相机，其中，畜力车目标违章行驶行为检测方法包括：获取指定场景下的待检测图像；利用预设目标检测算法，对待检测图像进行非机动车目标检测，判断待检测图像中是否存在非机动车目标，并确定各非机动车目标所处的区域图像；利用预设目标识别算法，对各区域图像进行目标识别，判断各非机动车目标是否为畜力车目标；利用预设行为检测算法，对各畜力车目标进行行为检测，判断各畜力车目标是否存在违章行驶行为，并确定违章行驶行为的类别。通过本方案可以正确检测畜力车目标违章行驶行为。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种畜力车目标违章行驶行为检测方法、装置及相机。

背景技术

畜力车，是指依靠畜力(例如牛、马、驴、骡等)为驱动上道路行为的交通工具。目前，畜力车在城市交通场景中出现的频率较少，但在一些偏远郊区，畜力车的使用仍然较为普遍，畜力车在使用过程中危险系数较大，存在较大的安全隐患。并且，与庞大的车流量相比，畜力车违章行驶行为出现的频率较低，如果采用传统的人工筛选方式从大量的监控视频帧中筛选存在畜力车目标违章行驶行为的情况，由于大部分的监控视频帧是无效的，会耗费大量的人工时间，效率低。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的检测方法逐渐成为公共交通中用于进行车辆目标检测的主流技术。相应的车辆目标检测方法中，将采集的监控视频帧输入到基于车辆牌照、车辆颜色、车辆品牌等车辆基本属性特征训练得到的神经网络中，通过神经网络运算，即可检测车辆目标的类别和位置信息。

由于畜力车目标由驾驶人、牲畜和人造运输工具三部分组成，畜力车目标的属性特征较为复杂，如果直接将上述车辆目标检测方法应用到畜力车目标检测，具有很高的误检率，并且，由于畜力车目标违章行驶行为复杂多样，上述车辆目标检测方法对于畜力车目标是否违章行驶无法正确检测。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种畜力车目标违章行驶行为检测方法、装置及相机，以正确检测畜力车目标违章行驶行为。

第一方面，本发明实施例提供了一种畜力车目标违章行驶行为检测方法，所述方法包括：

获取指定场景下的待检测图像，其中，所述指定场景为允许出现畜力车目标的路段场景；

利用预设目标检测算法，对所述待检测图像进行非机动车目标检测，判断所述待检测图像中是否存在非机动车目标，并确定各非机动车目标所处的区域图像；

利用预设目标识别算法，对各区域图像进行目标识别，判断各非机动车目标是否为畜力车目标；

利用预设行为检测算法，对各畜力车目标进行行为检测，判断各畜力车目标是否存在违章行驶行为，并确定违章行驶行为的类别。

可选的，所述获取指定场景下的待检测图像，包括：

获取通过图像采集器采集的指定场景下的源图像；

对所述源图像进行预处理，得到满足预设检测条件的预处理图像；

提取所述预处理图像中感兴趣区域内的图像，作为待检测图像。

可选的，在所述利用预设目标检测算法，对所述待检测图像进行非机动车目标检测，判断所述待检测图像中是否存在非机动车目标，并确定各非机动车目标所处的区域图像之前，所述方法还包括：

获取多个包含有非机动车目标的图像样本，其中，所述非机动车目标包括畜力车目标；

根据标定的各图像样本中非机动车目标区域的坐标信息，提取各非机动车目标区域的图像，构成第一样本集；

按照预设分类策略，对所述第一样本集进行畜力车目标及非畜力车目标分类，得到畜力车目标对应的第二样本集以及非畜力车目标对应的第三样本集；